中美货币政策对我国汇率与房价的影响研究—— 基于MS-VAR模型的实证分析

◎尹相颐 闫强

引言及文献综述

现阶段我国面临货币贬值和经济下行的双重压力，且依据朱孟楠（2011）、谭政勋和王聪（2015）等人的研究，汇率和房地产价格呈现螺旋联动效应，这种联动效应造成汇率和房价对我国经济的冲击加剧。鉴于此，在现有的经济状况下维持我国汇率和房地产价格的稳定对我国经济发展和金融稳定至关重要。

货币政策作为经济调控的主要方式对汇率和房价有着十分重要的影响，但现阶段的货币政策对二者的调控存在难以平衡的矛盾。一方面，紧缩性的货币政策能促使我国货币升值，减少资本外流和外汇储备损失，抑制资产泡沫，缓解我国高杠杆和高债务的压力，维持金融稳定；然而另一方面，紧缩性货币政策降低了市场流动性，导致房地产市场受到较大冲击，进而影响我国经济增长。此外，随着美国经济状况的复苏，美联储宣布退出量化宽松政策促使美元持续走强，资本逐渐向美国回流，由此产生的美国货币政策对我国汇率和房地产市场造成的冲击也不可忽略。因此，如何应对美国货币政策冲击，以调控我国汇率和房价、稳定国内经济形势及防范金融风险，具有重要的现实意义。

早期文献多运用VAR模型研究货币政策对经济的影响，Eichenbaum和Evans（1995）、Koray和Mcmillin（1999）、Mojon和Peersman（2001）基 于VAR模 型 研究美国和欧元区的货币政策对本国汇率的影响，结果表明紧缩性的货币政策导致本国实际汇率上升。之后Uhlig（2005，2008）运用符号约束法1识别货币政策冲击，研究美国、英国、日本等国家的货币政策对本国汇率的影响，结果表明在货币政策的冲击下存在滞后性汇率超调现象。Ivrendi和Yildirim（2013）基于SVAR模型，研究金砖六国的货币政策对国内经济的影响，结果表明紧缩性货币政策促使金砖六国的货币升值。Kim（2014）基于信号约束的SVAR模型，研究韩国货币政策冲击对本国汇率的影响，结果表明在短期内紧缩性货币政策导致利率上升，促进国外资本流入本国债券市场，继而造成本国货币升值。Hnatkovska等（2014）基于简单的开放经济货币模型，运用72个国家1974～2010年的面板数据研究紧缩性货币政策对汇率的影响，结果表明利率提高会促使发达国家的货币升值，却造成发展中国家的货币贬值。我国研究货币政策对汇率动态影响的相关研究较少。王爱俭和林楠（2007）基于VAR模型检验我国利率和汇率之间的动态关系，结果表明利率上升推动了我国货币升值，并且出现了超调现象。赵文胜和张屹山（2012）基于短期约束下的SVAR模型和符号约束的SVAR模型，检验我国货币政策对人民币汇率的影响，结果发现我国货币供应量减少促使货币升值。学者袁伟彦和李文溥（2010）、王君斌和郭新强（2014）均基于短期约束的SVAR模型和动态一般均衡模型，研究我国货币政策冲击对人民币汇率的影响，结果表明，在货币政策冲击下人民币汇率确实存在汇率超调现象。

近年来，我国宽松的货币政策一定程度上刺激了房地产价格的飞速上涨，因此国内学者愈发关注货币政策对房价的调控作用，并从数量型货币政策工具和价格型货币政策工具两个角度出发研究货币政策对房价的影响。梁云芳等（2006）基于1996年第三季度至2005年第三季度数据，研究我国贷款利率和信贷规模对房地产价格的影响，结果表明，信贷规模紧缩对抑制房价有显著效果，然而由于我国利率市场化程度较低，贷款利率对房价的调节效果较弱。郭娜和翟光宇（2011）应用SVAR模型，研究我国利率政策对房价的影响，结果发现利率政策对房地产价格的调节失效。陈继勇等（2013）从货币供应量、银行信贷规模及利率角度出发研究货币政策对房价的影响，结果表明货币增长率下降、信贷增长率下降及利率上升均会导致房价下降，其中信贷调控对房价的影响最显著，而利率调控效果最弱。张中华和林众（2013）基于2005年汇改后的数据，研究我国货币政策对房价的影响，结果表明货币供应量上升促使房价快速上涨，而利率对房价的影响程度较小。顾海峰和张元娇（2014）从利率和存款准备金率的角度分析货币政策对房价的影响，结果表明央行存款准备金率下调促使房价显著上涨，而利率对房价的调控效果不显著。上述研究表明，数量型货币政策工具对房价的调控效果十分显著，但由于我国利率市场化程度不高，因此价格型货币政策工具对房价的调控作用较小。另外也有学者的研究表明，利率政策调控对房价存在显著影响，如我国学者梁斌和李庆云（2011）的研究表明我国贷款利率下降会促使房价上升；徐忠等（2012）基于误差修正模型研究我国货币政策对房价的影响，结果表明货币供应量上升和实际利率下降均会推动房价上涨，且价格型货币政策工具比数量型货币政策工具对房价的影响更为显著。

大量国内外文献研究表明，美国作为世界经济大国，其货币政策对各国经济具有较强的溢出效应。国外学者Wongswan（2005）、 Hausman & Wongswan （2011）使用高频数据研究美国货币政策工具对各国实体经济指数及汇率和利率等中介变量的影响，结果表明，美国联邦基金利率下降提高了各国实体经济指数，且货币政策的冲击对各国汇率和利率均存在显著的溢出效应。Mackowiak（2006）基于SVAR模型，研究美国货币政策冲击对新兴经济体的影响，结果表明紧缩性的货币政策促使各国货币贬值，产出也受到了较大影响。Tillmann （2016）基于Qual VAR模型，使用高频数据研究美国非常规货币政策对新兴经济体的影响，结果表明美国的量化宽松政策显著地提高了新兴经济体的资产价格，并促使各国货币升值。近年来国内学者也开始关注美国货币政策的外溢效应对我国经济带来的影响。如学者赵文胜和张屹山（2012）的研究表明，宽松的美国货币政策会导致本国短期利率下降，进而引起我国货币升值。白玥明（2015）应用“时间序列事件研究法”研究美、欧、日、英四种的货币政策信号对人民币汇率的影响，结果表明美国宽松的货币政策会促使我国货币升值，且在四国货币政策的冲击中，美国货币政策对人民币汇率的影响最为显著。刘尧成 （2016）运用TVP-VAR模型分析美、日、欧、英四种货币政策对中国汇率的溢出效应，结果表明中外利差对我国汇率会产生较大影响。

总体而言，现有国内外文献为我们研究中美货币政策对我国汇率和房价的影响提供了一定的理论和实证依据。在此基础上，本文进行了如下拓展和创新：第一，基于现阶段我国经济形势下调控汇率和房价存在的政策矛盾，本文重点考察货币政策对我国汇率和房价的影响，并着重分析各类货币政策工具对二者调控效果的差异；第二，现有文献多是将中美货币政策对我国经济的影响割裂讨论，然而两国的货币政策均对国内经济造成较大冲击，因此本文分别讨论了我国货币政策和美国货币政策对我国汇率和房价的影响；第三，由于人民币存在升值和贬值两种时期，房价存在大幅度变动和小幅度变动两种状态，因而在不同经济状态下，货币政策对汇率和房价存在非对称影响。鉴于此，本文基于2005年汇改后的数据，采用马尔科夫区制转换向量自回归（MS-VAR）模型对经济状态进行划分，并在不同的经济状态下研究中美货币政策对人民币兑美元汇率中间价及对我国房地产价格的非线性动态影响。

资料来源：根据公开资料整理。

本文后续结构安排如下：第二部分为中美货币政策影响机制分析；第三部分为本文的实证方法和数据说明；第四部分为中美货币政策对我国汇率和房价影响的实证研究结果；第五部分为文章结论及相关政策建议。

中美货币政策影响机制分析

图1展示了中美货币政策对我国汇率和房价的影响机制。我国主要通过数量型货币政策工具和价格型货币政策工具，并结合其它相关政策指令对汇率和房价加以调控。当我国实施宽松的货币政策时，从数量型货币政策工具来看，央行一般采取下调存款准备金率、公开市场操作等方式释放流动性，一方面国际货币市场上人民币供给上升，另一方面宽松的货币政策促使国内产出增加，进口量上升，致使人民币需求下降，最终导致我国货币贬值。然而宽松的货币政策会导致大量资金流入房地产市场，推动房地产价格上涨。从利率政策工具来看，央行一般下调存贷款利率引导市场利率下行，中美利差的扩大将促使资本流向美国，造成国际货币市场上美元需求加大，而人民币的需求降低，最终导致我国货币贬值。另外，利率下调会致使银行信贷规模扩张，推动国内房价上涨。从其它政策来看，我国通过调整住房首付比例、实施住房限购令等政策引导房地产市场价格走向，通过调整汇率弹性幅度并适当干预外汇市场维持汇率的相对稳定。

美国货币政策的外溢效应对我国汇率和房价的影响分为直接传导效应和间接传导效应。直接传导效应又包括国际贸易渠道和利率渠道。从国际贸易渠道来看，美国宽松的货币政策导致本国产出增加，随之刺激国内进口需求，致使国际市场上人民币需求上升，最终导致我国货币升值。从利率渠道来看，美国实施宽松的货币政策，促使本国市场利率和债券收益率下降，中美两国利差加大导致大量投机资本流向我国，造成人民币需求加大，最终引致我国货币升值。另外，国际资本的流入冲击了我国资产市场，大量热钱流入房地产市场，推动房地产价格上涨。间接传导效应主要为政策渠道，美国货币政策会影响我国央行资产负债表中国外资产的变化，从而导致货币量供给的被动变化，并且为减缓美国货币政策的冲击，我国很可能被动调整利率政策，进而影响我国汇率和房价。随着人民币汇率弹性增强和资本管制的放松，我国货币政策的独立性受到影响，由此导致美国货币政策的间接传导效应冲击不断加强。

研究方法与数据说明

（一）研究方法

由于人民币存在升值和贬值两种预期，房地产价格也有大幅度变动和小幅度变动两种状态，因而汇率和房价所表现出的非线性特征造成运用线性模型研究货币政策对汇率和房价的影响并不合理。为弥补线性模型的不足，本文采用Markov区制转换模型刻画货币政策、汇率和房价间的非线性动态变化特征。

MS-VAR模型依据于不可观测的区制变量st刻画可观测的时间序列变量yt参数的时变特征，其中区制变量st为离散、齐次的马尔科夫随机过程。依据Hamilton（1989），模型采用EM算法的极大似然估计，经过有限次迭代得到区制转移概率，区制st∈(1,…,m)的转移概率为：

模型MS(m)-VAR(p)的表述形式如下：

μ(st)、Ap(st)和Σ(st)均依赖于区制变量st的参数转移函数的变化。MS-VAR模型依据均值、截距项、自回归系数及异方差是否依赖于区制转换而分为MSM、MSI、MSA、MSH四个基础模型，自由组合又可细分为MSIH、MSIAH、MSAH等模型。

（二）数据说明与处理

本文选用人民币兑美元汇率中间价作为汇率的代理变量，采用直接标价法，数值上升表明人民币贬值。关于房地产价格，将商品房累计销售额和累计销售面积处理得到商品房每月销售额和每月销售面积，即可得到月度房地产价格公式：房地产价格=商品房每月销售额/商品房每月销售面积。值得注意的是，国家统计局不公布每年1月份的相关数据，因而采用当年房价月度平均值替代1月份房价。另外，为消除通货膨胀对房价的影响，运用CPI数据，以2004年为基期计算得到每月实际房地产价格，并采用Census-12法进行季节调整。对于我国货币政策，本文分别选取数量型货币政策工具和价格型货币政策工具的相关变量。关于我国数量型货币政策工具，采用货币供应量M2作为代理变量，与房地产价格类似，同样运用CPI数据计算得到M2的实际值并进行季节处理。关于价格型货币政策工具，采用全国7天同业拆借利率作为代理变量。由于美国利率市场化程度较高，因此本文选用美国3～5年国债收益率作为美国货币政策的代理变量。为消除数据可能存在的异方差性，本文除中美利率变量外，其它变量均作对数处理。将人民币兑美元汇率中间价记为EX，房地产价格记为HP，货币供给量记为M2，全国7天同业拆借利率记为CHIBOR，美国3～5年国债收益率记为I。

本文选取2005年7月至2017年1月的月度数据作为样本数据2，相关数据来源于国家统计局、中国人民银行、IFS数据库及CEIC数据库。

为防止MS-VAR模型中出现伪回归，需要对相关变量进行单位根检验，本文采用ADF检验变量的平稳性。结果表明，所有变量的原序列均未能通过平稳性检验。经过一阶差分后，人民币兑美元汇率中间价的一阶差分序列在5%的显著性水平下一阶单整，房地产价格、M2、CHIBOR、美国3～5年国债收益率的一阶差分序列均在1%的显著性水平一阶单整，因此本文运用变量的一阶平稳序列进行实证研究。

实证研究结果

（一）我国货币政策对汇率和房价影响的实证分析

1.模型选择及区制划分

本文采用Krolzig（1997）设计的MS-VAR模型软件包，应用OX软件在GiveWin2平台上进行实证检验，分析我国货币政策、汇率和房地产价格之间的非线性关系。依据AIC、HQ、SC准则，比较发现滞后1阶的AIC、HQ、SC值均为最小，因此选择1阶滞后模型判断MS-VAR模型的形式。参考表1可以看出，依据最大似然函数值和AIC值判断，MSAH(2)-VAR(1)模型的对数值最大，AIC值最小，且线性函数检验中MSAH(2)-VAR(1)模型同样为最优。因此，本文最终选择MSAH(2)-VAR(1)模型进行实证研究3。

表1 ：MS-VAR模型的选择

图2表示MSAH(2)-VAR(1) 模型的区制划分结果。在区制1下，人民币兑美元汇率中间价变动幅度较小（即人民币处于贬值状态），房地产价格变动幅度较小。在区制2下，人民币兑美元汇率中间价变动幅度较大（即人民币处于大幅度升值状态），房地产价格变动幅度较大。结合近年来汇率和房价的走势看，图2所划分的区制结果与现实情况基本吻合：关于汇率基本走势，2005年7月，人民币汇率机制改革，采取以市场供求为基础，参考一揽子货币的有管理的浮动汇率制度，自此之后人民币大幅度升值；2010年我国面临经济结构调整、经济增长速度放缓的局面，货币受到一定程度的贬值压力，但依然处于小幅度升值状态；而2015年8月11日，人民币汇率形成机制改革，顺应市场力量对人民币汇率作出调整，人民币出现较大幅度贬值，至今我国货币依然存在较强的贬值压力。关于房价基本走势，2003年后在居民对住房的改善需求和对房地产投资需求的强烈驱动下，我国房地产价格迅速上升，直至2008年全球金融危机，我国经济遭受一定冲击，房价上涨幅度放缓；为缓解2008年金融危机冲击，央行降低住房首付比例，通过下调存款准备金率和贷款利率扩大住房信贷规模，推动房价持续上涨。2011年，在实施相对稳健的货币政策基础上，推出36个城市的限购政策，有效抑制了房价的高速上升。但2015年后国内宽松的货币政策促使房地产价格再次上升，但房价变动幅度较小。

表2描述了不同区制间的转换概率。可以看出，系统维持在区制1和区制2下的概率分别高达0.8766、0.9386，且区制间转换的概率很低，说明模型MSAH(2)-VAR(1)划分的两个区制十分稳定，且不易相互转换。

2.脉冲响应函数

（1）房地产价格对汇率冲击的响应

如图3所示，给定汇率变动一个标准差的正向冲击（DEX>0，即为人民币贬值）。在区制1下，汇率变动的正向冲击导致当期房地产价格的负向响应（DHP<0，即为房地产价格下跌）在第一个月负向响应达到最大值，响应力度随时间不断衰减，在第10个月收敛；在区制2下，汇率变动的正向冲击导致当期房地产价格的正向响应（DHP>0，即为房地产价格上涨）但之后立即转变为负向响应，并在第一个月负向响应达到最大值。比较两区制下的脉冲响应，人民币贬值均导致房价下跌，但是与区制1相比，区制2下房价变动对汇率变动冲击的响应力度更大。

（2）汇率对房地产价格冲击的响应

如图4所示，给定房地产价格变动一个标准差的正向冲击（DHP>0，即为房地产价格上涨）。在区制1下，房价变动的正向冲击导致汇率变动的负向响应（DEX<0，即为人民币升值）在第一个月响应达到最大值；而在区制2下，房价变动的正向冲击导致汇率的正向响应（DEX>0，即为人民币贬值）在第二个月响应达到最大值。比较两区制下的脉冲响应，在区制1下，房价上涨在短时间内导致人民币升值，而在区制2下，房价上涨导致人民币贬值。

（3）汇率对货币政策冲击的响应

如图5所示，给定M2变动一个标准差的正向冲击（DM2>0，即为M2上升）。在两种区制下，M2变动的正向冲击均导致汇率变动的正向响应（DEX>0，即为人民币贬值）在第一个月正向响应达到最大值，随后响应力度不断衰减，在第8个月收敛。比较两种区制下的脉冲响应，M2上升均导致人民币贬值，然而区制1下的汇率变动对M2变动冲击的响应程度更强。给定一个标准差CHIBOR变动的正向冲击（DCHIBOR>0，即为CHIBOR上升），在区制1下，CHIBOR变动的正向冲击导致汇率变动的正向响应（DEX>0，即为人民币贬值）在第一个月响应达到最大值。而在区制2下，CHIBOR变动的正向冲击导致汇率变动的负向响应（DEX<0，即为人民币升值）在第一个月响应达到最大值。比较两区制下的脉冲响应，在区制1下，CHIBOR上升导致人民币升值，而在区制2下情况相反。且与区制2相比，区制1下的汇率变动对CHIBOR变动冲击的响应程度更强。

（4）房地产价格对货币政策冲击的响应

如图6所示，给定M2变动一个标准差的正向冲击（DM2>0，即为M2上升）。在区制1下，M2变动的正向冲击导致房价变动的正向响应（DHP>0，即为房地产价格上涨）在第一个月响应达到最大值，之后响应随时间不断衰减，在第7个月收敛。在区制2下，M2变动的正向冲击导致房价变动的正向响应（DHP>0，即为房地产价格上涨）在第一个月正向响应达到最大值，之后在第二个月表现为负向响应，随后正向响应和负向响应不断交替，在第9个月收敛。比较两种区制下的脉冲响应，M2上升均会导致房价上涨，然而区制2下的房价变动对M2变动冲击的响应程度更强。给定CHIBOR变动一个标准差的正向冲击（DCHIBOR>0，即为CHIBOR上升）。在区制1下，CHIBOR变动的正向冲击导致房价变动的正向响应（DHP>0，即为房地产价格上涨），并在第一个月达到响应的最大值。而在区制2下，CHIBOR变动的正向冲击导致房价变动的负向响应（DHP<0，即为房地产价格下跌）。比较两区制下的脉冲响应，在区制1下，CHIBOR上升导致房价上涨，而在区制2下情况相反，并且，相比于区制1而言，区制2下的房价变动对CHIBOR变动冲击的响应程度更强。

表2：区制转换概率及区制特征

注：上图为M2变动冲击，下图为CHIBOR变动冲击。

注：上图为M2变动冲击，下图为CHIBOR变动冲击。

综上可知，在人民币贬值、房价小幅度变动和人民币大幅度升值、房价大幅度变动两种经济状态下，我国货币政策、汇率和房价的相互影响存在明显的非对称效应。第一，在不同区制下，房价变动对汇率变动冲击的响应基本一致，而汇率变动对房价变动冲击的响应存在明显差异，在区制1下，房价上涨导致人民币升值，而在区制2下情况则相反。另外值得注意的是，在人民币贬值、房价小幅度变动的经济状态下，人民币贬值导致房价下跌，房价上涨导致人民币升值，因而验证了朱孟楠（2011）、谭政勋和王聪（2015）等学者的研究，汇率和房价确实存在螺旋联动效应。第二，在不同区制下，货币政策对汇率和房价的调控效果存在显著差异。区制1下的汇率变动对货币政策变动冲击的响应程度强于区制2，而区制1下的房价变动对货币政策变动冲击的响应程度弱于区制2。上述结果说明在人民币贬值、房价小幅度变动时期，相比于对房价的调控，货币政策对汇率的调控效果更为有效，然而在人民币大幅度升值、房价大幅度变动时期，货币政策对房价的调控效果比对汇率的调控更为有效。第三，在不同区制下，数量型货币政策工具和价格型货币政策工具对经济变量的调节效果存在显著差异。在区制2下，利率上升导致人民币升值，而在区制1下，利率上升却导致人民币贬值，与理论不符，表明利率调控机制在人民币贬值、房价小幅度变动时期出现异常。上述结果的形成可能有两方面的原因：一方面，由于我国利率市场化程度不高，利率传导机制有待完善，导致价格型货币政策工具调控效果不佳；另一方面，尽管我国价格型货币政策工具对经济变量有一定的调控效果，但仅仅在人民币大幅度升值、房价大幅度变动时期能发挥作用。与价格型货币政策工具相比，数量型货币政策工具在两种经济状态下对汇率和房价的调控机制更为顺畅，且调控力度更大。

表3：MS-VAR模型的选择

（二）美国货币政策对汇率和房价影响的实证分析

1.模型选择及区制划分

本文依然采用MS-VAR模型研究美国货币政策对我国汇率和房价的影响，与国内模型的判断方法一致。依据AIC、HQ、SC准则判断，比较发现滞后1阶的AIC、HQ、SC值均为最小，因此选择1阶滞后模型判断MS-VAR模型的形式。参考表3可以看出，依据最大似然函数值和AIC值判断，MSAH(2)-VAR(1)模型的对数值最大，AIC值最小，且线性函数检验中MSAH(2)-VAR(1)模型同样为最优。因此，本文最终选择MSAH(2)-VAR(1)模型进行实证研究4。

表4描述了不同区制间的转换概率。可以看出，系统维持在区制1和区制2下的概率分别高达0.9288、0.9584，而且区制间转换的概率很低，说明模型MSAH(2)-VAR(1)划分的两个区制十分稳定，且不易相互转换。

2.脉冲响应函数

（1）汇率对美国货币政策冲击的响应

如图7所示，给定美国3～5年国债收益率一个标准差变动的正向冲击（DI>0，即为I上升）。在两种区制下，美国3～5年国债收益率变动的正向冲击均导致汇率变动的正向响应（DEX>0，即为人民币贬值），在第一个月正向响应达到最大值。比较两种区制下的脉冲响应，美国3～5年国债收益率的上升均导致我国人民币贬值，且脉冲响应的方向和收敛速度一致。然而，与区制2相比，区制1下的汇率变动对美国3～5年国债收益率变动冲击的响应程度更强。

表4：区制转换概率及区制特征

（2）房地产价格对美国货币政策冲击的响应

如图8所示，给定美国3～5年国债收益率变动一个标准差的正向冲击（DI>0，即为I上升）。在区制1下，美国3～5年国债收益率变动的正向冲击导致房价变动的负向响应（DHP<0，即为房地产价格下跌）在第一个月响应达到最大值。在区制2下，美国3～5年国债收益率变动的正向冲击导致房价变动的正向响应（DHP>0，即为房地产价格上涨）在第一个月响应达到最大值，之后呈现正负交替的状态。比较两种区制下的脉冲响应，在区制1下，美国3～5年国债收益率的上升导致我国房价下跌，而在区制2下的美国3～5年国债收益率上升却导致我国房价暂时性上涨。

综上可知，在人民币贬值、房价小幅度变动和人民币大幅度升值、房价大幅度变动两种经济状态下，美国货币政策对我国汇率和房价的影响存在明显的非对称效应，而第一种经济状态下汇率变动对美国3～5年国债收益率变动冲击的响应程度更强。另外，在第一种经济状态下，美国3～5年国债收益率上升导致我国房价下跌，而在第二种经济状态下情况则相反。原因在于，在我国房价快速上涨时期，国内对房地产消费和投资的庞大需求导致房价不断上涨，相比于国内因素，美国的货币政策对我国房价影响力较小，因而即使美国3～5年国债收益率上升致使部分资本回流美国，也无法抑制我国房地产价格上涨。

结论及政策建议

本文基于2005年7月至2017年1月的月度数据，采用马尔科夫区制转换向量自回归（MS-VAR）模型对经济状态进行划分，并在不同的经济状态下研究中美货币政策对人民币兑美元汇率中间价及对我国房地产价格间的非线性动态影响，得到如下结论：

第一，在运用MS-VAR模型探讨我国货币政策对汇率和房价的影响研究中，将经济状态分为人民币贬值、房价小幅度变动和人民币大幅度升值、房价大幅度变动两个时期。研究表明，在不同经济状态下，我国货币政策对汇率和房价的调控力度不同。在人民币贬值、房价小幅度变动时期，货币政策对汇率的调控效果相比于对房价的调控更为有效，然而在人民率大幅度升值、房价大幅度变动时期，货币政策对房价的调控效果相比于对汇率的调控更为有效。

第二，研究表明，在两种经济状态下，扩张性的货币供应量均会导致人民币贬值、房价上涨，且与价格型货币政策工具相比，现阶段我国数量型货币政策工具对汇率和房价的调控机制更为顺畅，调控力度也更大。

第三，在运用MS-VAR模型探讨美国货币政策对汇率和房价的影响研究中发现，在人民币贬值、房价小幅度波动时期，美国货币政策对我国汇率和房价的影响更为显著，且紧缩性的货币政策会导致人民币贬值、房价下跌。

针对上述研究结论，再结合我国目前正处于人民币面临较大的贬值压力、经济增长过度依赖于房地产业的情况，而美国经济复苏、逐步采取紧缩性货币政策的宏观经济背景下，央行采取何种货币政策以及如何应对美国货币政策的溢出效应至关重要。当前我国正处于人民币贬值、房价小幅度波动的经济状态，相比于对房价的调控，货币政策对汇率的调控效果更强，因此建议央行可以采取适度紧缩的货币政策来缓解人民币的贬值压力。又因为汇率和房价呈现螺旋联动效应，人民币升值会导致房价上涨，因此尽管紧缩性的货币政策会导致房价一定程度的下跌，但由于螺旋联动效应的存在减弱了紧缩性货币政策对房价的冲击，进而会减缓对经济的影响。另外，基于目前我国利率市场化程度不高的现实，因此采用以数量型货币政策工具为主、价格型货币政策工具为辅的货币政策更为适宜。在采取适当的货币政策及货币政策工具的基础上，我国更应当持续推动经济结构化改革和调整，减少经济对房地产和基建投资的依赖，增强市场信心和民间投资活力，促进经济稳定健康发展。由此一方面可在保证经济增长的前提下防止房价过度增长，抑制资产泡沫；另一方面可从根本上提升人民币在国际市场中的竞争力，防范人民币过度贬值带来的金融风险。最后值得注意的是，美国货币政策对我国经济的溢出效应十分明显，且在某种程度上限制了我国货币政策的独立性，因此我国应时刻关注美国经济政策的实施并加强两国间的政策协调，减缓美国经济政策的溢出效应对我国的影响，防范美国紧缩性货币政策对我国汇率和房价形成冲击。

注释：

1符号约束法（Sign Restriction）：在SVAR模型中，符号约束法的目的是识别结构性冲击，可对脉冲响应的符号施加约束，约束过程中能够有效规避“价格之谜”现象。

2由于2017年房价数据不完整，因此2017年1月份房价采用国家统计局公布的2月份商品房累计销额和累计销售面积计算获得。

3表1和表3中仅展示了部分模型的检验结果，如需完整检验结果请向作者索取。

4对于MSAH(2)-VAR(1) 模型的区制划分结果与图1类似，因而不再赘述，如有需要请向作者索取。